2026年初，全球制造业迎来新一轮结构性调整。随着工业4.0进入深化阶段，中国工信部最新发布的《智能制造发展指数报告》显示，2025年全国规模以上工业企业关键工序数控化率已达68.3%，较2020年提升近20个百分点。与此同时，AI质检覆盖率突破45%，设备联网率超过75%。在这一背景下，传统生产系统正从“自动化补课”转向“智能化重构”。以比亚迪长沙基地为例，其通过部署边缘计算+数字孪生架构，实现产线故障预测准确率达91%，平均停机时间下降37%。这标志着生产系统已不再局限于执行层效率优化，而是成为企业战略级的数据中枢与决策引擎。
🚀 趋势一：AI深度嵌入生产流程，构建自进化型制造系统
人工智能正从辅助工具演变为生产系统的“神经中枢”。据麦肯锡2025年全球制造业调研，采用AI进行排程优化的企业，其订单交付周期缩短28%-43%，产能利用率提升19%以上。特别是在离散制造领域，AI驱动的动态调度模型能够实时响应物料延迟、设备异常等扰动因素，实现多目标最优解。例如，某家电龙头企业引入强化学习算法后，注塑车间换模时间由平均45分钟压缩至26分钟，年节约成本超1200万元。
- 核心趋势点： AI不再仅用于图像识别或质量检测，而是深入到工艺参数调优、能耗管理、供应链协同等核心环节
- 技术支撑： 多模态大模型+机理模型融合，使AI具备物理世界理解能力
- 落地瓶颈： 数据孤岛严重，80%以上中小制造企业缺乏高质量标注数据集
影响分析表明，AI原生生产系统的普及将重塑行业竞争格局。高盛研究指出，未来三年内，具备AI决策能力的企业单位制造成本降幅可达传统企业的2.3倍。更深远的影响在于组织变革——计划、工艺、设备等部门的边界将被打破，形成以“AI训练-反馈闭环”为核心的新型协作机制。某汽车零部件厂商试点显示，当AI系统掌握70%以上的调度权限后，跨部门沟通会议减少60%，问题响应速度提升4倍。
- 建立统一的数据采集标准，优先打通MES、SCADA、ERP之间的接口，确保AI训练数据完整性
- 选择低代码平台作为AI集成入口，降低开发门槛。例如 生产工单系统（工序） 支持API对接主流AI引擎，可快速实现智能派工功能
- 设立“人机共治”过渡期，初期保留人工复核节点，逐步积累信任并优化模型
- 组建复合型团队，包含IT工程师、工艺专家和数据科学家，共同定义AI优化目标函数
- 优先在高价值、高频次场景试点，如SMT贴片机参数推荐、CNC刀具寿命预测等
📊 趋势二：数据主权觉醒，推动生产系统向开放生态演进
长期以来，生产系统被封闭在OT网络内部，形成“黑箱式”运行模式。但随着数据资产地位上升，企业对数据控制权的需求日益强烈。IDC数据显示，2025年全球制造业数据总量达2.1ZB，其中仅17%被有效利用。越来越多的企业开始拒绝供应商绑定，要求拥有完整的数据所有权和二次开发权限。这种“数据主权”意识催生了开放式生产系统的兴起。
- 核心趋势点： 生产系统架构从封闭专有转向模块化、可插拔的开放平台
- 典型表现： OPC UA over TSN普及率提升，统一通信协议打破品牌壁垒
- 新兴需求： 支持第三方应用接入，允许企业自主扩展功能模块
该趋势带来的连锁反应正在显现。一方面，传统PLC厂商如西门子、罗克韦尔加速开放SDK；另一方面，一批基于云原生架构的新锐平台崛起，提供可视化编排环境。以某新能源电池厂为例，其通过搭建基于微服务的生产中台，成功整合了来自五家不同供应商的设备数据，并自主开发了电极涂布均匀性预警模块，良品率提升2.4个百分点。更重要的是，该系统允许后续无缝替换任意组件，避免陷入技术锁定。
对于中小企业而言，完全自研开放系统成本过高。此时，采用成熟的低代码平台成为务实选择。例如 生产进销存系统 提供了标准化数据出口和Webhook机制，用户可自由连接BI工具或自建分析模型。某五金制品厂利用此特性，将其生产数据同步至自研碳排放计算器，实现了绿色制造的精准量化。这种“平台+自治”的模式，既保证了实施效率，又守护了数据主权。
- 在选型阶段明确要求供应商提供完整API文档及数据导出功能
- 采用容器化部署方式，确保各功能模块独立升级不影响整体运行
- 建立企业级数据目录，统一元数据管理，便于后续治理与共享
- 优先选用支持主流工业协议（如Modbus、Profinet、MQTT）的平台
- 制定应用市场机制，鼓励内部开发者或外部伙伴贡献插件模块
🔮 趋势三：柔性制造常态化，生产系统需具备“乐高式”重组能力
个性化消费浪潮下，小批量、多品种生产已成为常态。德勤调研显示，中国制造业订单平均批量较2020年缩小58%，而产品迭代周期缩短至原来的1/3。这对生产系统的灵活性提出前所未有的挑战。传统的刚性产线难以适应频繁切换，必须向“软件定义制造”转型。所谓柔性，不仅是机械层面的快速换型，更是整个生产逻辑的弹性重构。
- 核心趋势点： 生产系统从“固定流程引擎”进化为“动态资源调度器”
- 关键技术： 工序级建模+规则引擎，实现工艺路径自动匹配
- 现实痛点： 70%企业仍依赖Excel手工排程，无法应对复杂约束条件
柔性制造的经济价值已被广泛验证。波士顿咨询案例研究表明，在定制化比例超过30%的行业中，柔性产线的投资回报周期普遍低于18个月。某定制家具企业通过重构生产系统，将接单到投产的时间由7天压缩至8小时，客户满意度提升至98%。其背后是整套数字化体系的支撑：从CRM接收需求，自动拆解为板材清单，经算法优化排料后，直接下发至切割中心，并联动喷涂线调整色号参数。
实现这种级别的柔性，离不开高度抽象的业务建模能力。传统ERP往往只能处理标准BOM，难以应对变式生产。此时，低代码平台展现出独特优势。以 生产进销存（离散制造） 为例，其支持可视化配置物料替代规则、工序跳转逻辑和质检标准，无需编码即可适配新产品类型。某医疗器械公司借助该功能，在两周内完成了新冠检测试剂产线向猴痘病毒检测的转换，设备利用率保持在85%以上。
- 对现有产品族进行模块化分类，提炼共性工序与差异化节点
- 建立标准化的工艺模板库，支持拖拽式组合生成新流程
- 引入事件驱动架构，使系统能主动响应外部变化（如紧急插单）
- 配置多维度约束条件，包括设备能力、人员资质、物料齐套等
- 定期演练“极端场景”，如单一供应商断供下的替代方案切换
🛠 扩展要素：低代码平台如何加速趋势落地
面对上述三大趋势，企业常陷入“想改不敢改”的困境。核心原因在于传统系统改造风险高、周期长、成本大。此时，低代码平台作为一种“渐进式革新”工具，展现出强大生命力。Gartner预测，到2026年底，全球70%的新建工业应用将采用低代码/无代码技术开发，较2023年增长近两倍。
| 对比维度 | 传统定制开发 | 低代码平台方案 |
|---|---|---|
| 开发周期 | 6-12个月 | 2-8周 |
| 变更成本 | 高（需重新编程） | 低（可视化调整） |
| 维护难度 | 依赖原厂或特定工程师 | 业务人员可自行维护 |
| 集成能力 | 有限，通常点对点对接 | 强，支持标准化API与中间件 |
搭贝低代码平台正是顺应这一需求而生。它并非简单表单工具，而是深度融合制造业know-how，提供从设备接入、工单管理到成本核算的全链路解决方案。更重要的是，其“模型驱动”设计理念，使得业务逻辑与技术实现分离，真正实现“业务即代码”。某食品加工厂曾面临季节性产能波动难题，通过搭贝平台在三天内部署了一套临时用工管理系统，自动匹配兼职人员技能与岗位需求，人力调配效率提升70%。
🌐 行业协同：构建生产系统创新共同体
单一企业的数字化转型已不足以应对复杂挑战。我们观察到一个新动向：产业链上下游开始共建“生产系统联盟”。例如，在长三角某汽配产业集群中，12家企业联合开发了共享型生产协同平台，实现产能余缺调剂、模具共用和联合采购。该平台基于统一数据模型，各成员可在保护商业机密前提下，开放部分生产状态信息。结果显示，集群整体设备利用率提升至82%，远高于行业平均水平。
这类协作模式的成功，依赖于两个关键要素：一是可信的技术底座，确保数据安全与权限隔离；二是合理的利益分配机制，激发参与积极性。区块链技术在此类场景中展现出潜力，用于记录产能交易、质量追溯等关键事件。同时，政府也在积极推动标准建设，如广东 recently 发布的《智能制造协作平台参考架构指南》，为跨企业系统互联提供了框架指导。
🛡 风险预警：警惕三大认知误区
在拥抱变革的同时，也需防范潜在陷阱。首先是“唯技术论”，认为只要上了AI或数字孪生就能解决问题。事实上，某造纸企业投入千万元建设智能工厂，却因基础数据不准导致系统频繁误判，最终沦为展示项目。其次是“一步到位”幻想，期望通过单次项目彻底改造生产体系。正确的做法应是“小步快跑、持续迭代”。最后是忽视组织适配，新技术导入必然带来岗位重构，若缺乏配套培训与激励机制，极易引发内部抵触。
建议企业在启动前开展“数字成熟度评估”，客观判断自身所处阶段。可参考APQC的流程分类框架，从流程标准化、数据可用性、人员技能三个维度打分。得分低于60分的企业，应优先夯实基础管理，而非追求前沿技术。此外，设立“数字创新基金”，每年划拨营收的1%-2%用于试点探索，既能控制风险，又能保持技术敏感度。
